opencv-图像增强

图像线性变换

Mat src,dst;src.convertTo(dst,0,alpha,beta);

函数原型：
void convertTo( OutputArray m, int rtype, double alpha=1, double beta=0 )
rtype：变换类型，不知道有几个待选参数
变换公式：dst=src*alpha+beta
alpha改变对比度，beta改变亮度

图像滤波

平滑滤波处理，也叫模糊处理
opencv提供5个常用图像平滑处理操作方法

• 方框滤波——BoxBlur函数
• 均值滤波（邻域平均滤波）——Blur函数
• 高斯滤波——GaussianBlur函数
• 中值滤波——medianBlur函数
• 双边滤波——bilateralFilter函数

方框滤波

CV_EXPORTS_W void boxFilter( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,                             Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),                             bool normalize = true,                             int borderType = BORDER_DEFAULT );第一个参数：原图像第二个参数：输出图像第三个参数：输出图像深度，-1代表原图深度第四个参数：内核大小，用Size(w,h)表示，w为像素宽度，h为像高度第五个参数：Point类型的anchor，表示锚点（即被平滑的那个点）。默认值是核的中心为锚点第六个参数：默认值true，表示内核是否被其区域归一化了第七个参数，int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式，有默认值BORDER_DEFAULT

方框滤波器所用内核为：
K=a⎡⎣⎢111111111⎤⎦⎥
a={1ksize.width∗ksize.heightnormalize=true1normalize=false

均值滤波

CV_EXPORTS_W void blur( InputArray src, OutputArray dst,                        Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1),                        int borderType = BORDER_DEFAULT );第一个参数：输入图像第二个参数：输出图像第三个参数：内核大小第四个参数：锚点，平滑点第五个参数：边界类型，同上

均值滤波内核：
K=1ksize.width∗ksize.height⎡⎣⎢111111111⎤⎦⎥
缺陷：不能很好的保护图像细节，去除噪声的同时也破坏了图像的细节部分。

高斯滤波

CV_EXPORTS_W void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,                                double sigmaX, double sigmaY = 0,                                int borderType = BORDER_DEFAULT );第一个参数：输入图像第二个参数：输出图像第三个参数:内核大小第四个参数：高斯核函数X方向的标准偏差第五个参数：高斯核函数Y方向的标准偏差第六个参数：边界类型，通常取默认值

从数学角度看，高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。

中值滤波

中值滤波是非线性滤波器，其 基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，该方法在去除脉冲噪声、椒盐噪声的同时又能保留图像的边缘细节。

CV_EXPORTS_W void medianBlur( InputArray src, OutputArray dst, int ksize );相对简单，不解释

双边滤波

它是结合图像的空间林精度和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的，具有简单，非迭代，局部的特点。

CV_EXPORTS_W void bilateralFilter( InputArray src, OutputArray dst, int d,                                   double sigmaColor, double sigmaSpace,                                   int borderType = BORDER_DEFAULT );第一个参数：输入图像第二个参数：输出图像第三个参数：表示在过滤过程中每个像素领域的直径。如果这个参数设为非正数，那么他会用第五个参数sigmaSpace来计算出它第四个参数：颜色空间滤波器的sigma值。这个参数的值越大，表明该像素邻域内有越宽广的颜色会被混合到一起，产生较大半径颜色相等区域第五个参数：坐标空间中滤波器的sigma值，坐标空间的标注方差，它的数值越大，意味着越远的像素会相互影响，从而使更大的区域中足够相似的颜色获取相同的颜色。第六个参数：常用默认值

锐化空间滤波

锐化的作用是加强图像的边缘和轮廓，通常也成为高通滤波器
模板一般为中心为正，外围为负值。
使用filter2D函数来对图像滤波，使用不同的kernel，会得到不同的效果。

CV_EXPORTS_W void filter2D( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,                            InputArray kernel, Point anchor = Point(-1,-1),                            double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );第一个参数：输入图像第二个参数：输出图像第三个参数：输出图像深度第四个参数：使用的内核，类型为Mat第五个参数：锚点，默认是核的中心点第六个参数：边界类型，默认值。使用注意事项：（1）卷积核不能大于11*11（2）卷积核的类型需是有符号的，卷积核的类型通常设为CV_32F，输出图像深度也设为CV_32F，之后再把图像转回CV_8UC。卷积核构造Mat kernel(3,3,CV_32F,Scalar(-1));kernel.at<float>(1,1)=8;这样就构造了一个拉普拉斯算子

opencv中还有很多滤波函数，没有一一去尝试，以后有时间再一个个看一下。
内容参考opencv源码和官方文档
http://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/filtering.html
《opencv3编程入门》—浅墨